컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 1-6 X-ray/CT/PET

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

X-ray

1-6 강좌 ~2:15

Air의 경우 X-ray intensity가 상대적으로 높음 : 어두움

뼈의 경우 X-ray intensity가 상대적으로 낮음 : 밝음

X-ray -> 전기 신호로 변환

2D images -> 3D 영상을 살펴봄

X-ray 원리를 사용 + 컴퓨팅 작업 Reconstruction using computer

Source Point를 여러 곳에 놓고 integral 적분을 통한 projection

1-6 강좌 9:00 실제로는 3D

filtering을 통한 복원을 거침, scanner에 탑재

많은 2D X-ray를 통한 해상도를 높일 수 있으나 너무 많이 찍으면 방사선에 노출됨

Issue : 적게 찍으면서 좋은 해상도를 얻는 방법

방사선 물질을 주입한 후 몸에서 나오는 것을 밖에서 Detect

CT는 돌려가며 찍는 반면 PET는 360도 전체에서 찍음

Positron 양전자

-> 의약품으로 만들 수 있음

-> 또한 포도당 대사가 활발히 일어나는 곳에서 방출이 많음

-> 전자와 마주하며 소멸되며 발생

가 양방향으로 나가게 됨

모든 부위에서 반감기로 인해 소멸되는 것을 Detect

이후 CT reconstruction과 비슷하게 작동

포도당 대사의 경우 암세포에서 비정상적으로 많이 나옴

-> 밝게 나오는 경우가 있음

-> 암의 조기 진단에 사용할 수도 있음

1-6 강좌 16:27

PET-CT Scanner -> registration

PET-MR Scanner -> registration

비정상적 신진대사 확인 가능